pandas同时实现多列分类汇总&excel数据透视表

两个问题：

1. 如图数据，如何用pandas同时实现以下分类汇总：合并相同“名称”，“金额”求和，“利率”取均值，日期、类型、主体跟随“名称”合并。

尝试了一些办法，groupby似乎不能同时既求和又求均值，不能合并相同字符（只能排列在一起）

2.如何实现类似excel数据透视表的功能

##第一问，这样是不是比较清晰。 假设这里金额，利率都已经转成数值型了。后面几个因为都是一样的值，所以最大值或最小值都可以达到去重的目的
df2=df.groupby('名称').agg({'金额':'sum', '利率':'mean','日期':'max','类型':'max','主体':'max'}) #.reset_index(drop=True)
df2['名称']=df2.index
df2=df2.reset_index(drop=True)

import pandas as pd

pd . pivot_table ( df , index = [ "类型" ,"主体"，"名称" , "日期"  ] ,

               values = [ "金额" , "利率" ] ,

               aggfunc = [ np . sum , np . mean ] , fill_value = 0 , margins = True )

##问题2,列是名词，行是金额，对利率求和
df3=pd.pivot_table(df,index=["名称"],values=["利率"],columns=["金额"],aggfunc=[np.sum])

结果是这样的，要想处理成常规数据框格式，可以像问题1一样重置列名和索引

excel里是这样的，

import numpy as np

加上这行